4# weihancool

好的   我试试看  谢谢！

5# ziye304

刚刚改成了如你所说的方法，年龄这一项的p值如图所示，通过了检验，其他的还是不能通过检验，其余的一些变量的检验还是通不过？这是虾米原因？

5# ziye304   这个是附件   第一次用这个forwardLR   我都看不懂分析图。

在薛薇的那本书里有关于这个的详细讲述，如果你能找到这本书的话，拿来看看应该很容易就能看明白。
你附的表使用的是backward：LR的方法，也可以，我通常的习惯是使用forward：LR的方法，呵呵~
由你的表貌似只能反映retireme（退休？）这个变量可以最终进入模型，其他的都不行，你所说的age是咋回事，我没能明白你怎么想的~
有些变量在这个过程中被剔除了，就其原因来说，可能是因为彼此之间存在线性关系，也可能是其本身对你所研究的因变量并无影响~你应该多考虑变量之间的关系再考虑使用模型~

10# ziye304

好的，谢谢你的指导，我下午就去图书馆找薛薇的那本书。

10# ziye304

好的，我下午去图书馆翻阅这本书。

6# chyshl

我查阅了书籍  没看到介绍如何进行共线性检验的方法  请问如何进行共线性检验?

10# ziye304

就这个回归分析检验通不过的问题，我刚刚改用了如你所说的forward lr的方法，还是没有太大改善，我问了学习统计的同学.
  他们认为要么的数据的获取有问题，毕竟只有两百份问卷，要么就是变量之间相关性太大，要进行共线性检验。我翻了薛薇的书，上面并没有详细说明如何进行共线性检验，在论坛看到要求vif？不知道这个具体操作应该怎么操作呢？

14# 左左木mejiamo
使用SPSS进行logistic回归分析的时候，没有提供VIF这个指标；如果你想要看看所选变量之间是不是存在多重共线性，可以利用拟定的二分变量作为因变量，其他用于logistic分析的变量作为自变量进行线性回归分析（这个你应该会的~）【之所以可以这样，是因为所要得到的VIF值只涉及自变量之间的关系，而与因变量及其函数形式无关】这样就能够很容易得到VIF值啦~~
我还有个疑惑，就是模型中变量的系数不显著，很有可能是因为这个（些）变量与所要测量的因变量没有多大关系，你为何不从这一点上找原因呢？？

forwardLR是做成组LOGISTIC最常用的一种方法，当然在做logistic要想得到一个好的方程并不是很容易，需要反复尝试软件提供的方法，然后加以对比，从而找出尽可能多的影响因素。其实你可以考虑，在寻找单因素时，可先用卡方检验，然后对有意义的变量再进行多因素回归分析。当然对有些理论上讲有影响的因素 ，但是软件却没有意义的因素，你要做慎重考虑。 共线性也是一个值得考虑的问题，当然这个要在设计问卷的时候就应该考虑。另外变量的选入和剔除的界定值是不是调一下？你表中还有居住地，是否考虑做哑变量处理？可参考SPSS教程，第二军医大学出版，我在论里上传有PDF格式。

路过学习了

出现了同样的问题，也没解决；郁闷！

路过学习，谢谢强人们！

自变量通过不检验有以下这些可能：
1、方程本身没有意义，比如我们用身高来预测性别，这个肯定通不过检验。2、自变量本省有问题，二项逻辑回归对自变量的要求比较严，一般是要求连续、正态分布的数据才可以。如果自变量不满足符合的条件则很有可能通不过检验。
解决的方式：
1、首先将你的自变量转化为Z分数，这样可以从一定程度上改善数据的分布。针对情况1、你先用点二列相关检验一下看看各个转化后自变量和因变量之间是不是存在相关关系，如果不相关的话后面的步骤就免了。
2、如果两者存在相关再重新用二项逻辑回归进行拟合，如果通过检验则万事大吉，如果还是不行则往下看。
3、如果不能通过检验则说明通过转化为Z分数起到的效果有限，这个时候可以用Multinomnal logistic，这个在SPSS15以上的版本有，对自变量要求不是很严，可以是等级变量和分类变量。

恩恩，学习了